[發(fā)明專利]數(shù)據(jù)處理方法、裝置、電子設(shè)備及可讀介質(zhì)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201910093584.4
• 申請日: 2019-01-30
• 公開（公告）號: CN111507466A
• 公開（公告）日: 2020-08-07
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 張偉華;吳江旭;李凡;徐榮圖;石海龍;張洪光;孔磊鋒;胡淼楓;王璟璟;馬事偉
• 申請（專利權(quán)）人: 北京沃東天駿信息技術(shù)有限公司
• 主分類號: G06N3/08
• 分類號: G06N3/08;G06N3/063
• 代理公司: 北京律智知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11438
• 代理人: 袁禮君;闞梓瑄

本公開提供一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置、電子設(shè)備及可讀介質(zhì)，該方法應(yīng)用于售貨裝置，包括：實(shí)時采集與所述售貨裝置相關(guān)的數(shù)據(jù)作為待處理數(shù)據(jù)；將所述待處理數(shù)據(jù)輸入至少一個運(yùn)算模型，并基于所述至少一個運(yùn)算模型將其拆分為多個運(yùn)算任務(wù)；根據(jù)預(yù)定規(guī)則將所述多個運(yùn)算任務(wù)分發(fā)至多個運(yùn)算單元進(jìn)行運(yùn)算；對所述多個運(yùn)算任務(wù)的運(yùn)算結(jié)果進(jìn)行整合，以生成對所述待處理數(shù)據(jù)的處理結(jié)果；以及基于所述處理結(jié)果，對所述售貨裝置進(jìn)行進(jìn)一步操作。本公開的數(shù)據(jù)處理方法、裝置、電子設(shè)備及可讀介質(zhì)，能夠在不更新設(shè)備器材的基礎(chǔ)上實(shí)時完成多種數(shù)據(jù)處理任務(wù)，提高了場景適應(yīng)能力與運(yùn)算效率。

技術(shù)領(lǐng)域

本公開涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置、電子設(shè)備及計算機(jī)可讀介質(zhì)。

背景技術(shù)

近年來，人工智能算法發(fā)展迅速，深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在計算機(jī)視覺領(lǐng)域的各類應(yīng)用中取得了重大的突破，如圖像分類、目標(biāo)檢測、圖像分割等。隨著算法準(zhǔn)確度的提升，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度在不斷增加，模型結(jié)構(gòu)也在不斷復(fù)雜化，其計算過程需要大量的計算資源。同時，在將人工智能應(yīng)用在現(xiàn)有安防、娛樂、廣告、醫(yī)療、教育等領(lǐng)域時，其末端計算設(shè)備通常具有攝像頭、顯示屏等基礎(chǔ)設(shè)施。為在上述場景增加人工智能分析功能，同時又不希望更新其原生設(shè)備，將人工智能端化，低成本地部署在實(shí)時性高、數(shù)據(jù)吞吐量大、網(wǎng)絡(luò)條件無法保障的邊緣節(jié)點(diǎn)上，是一個重點(diǎn)研究的發(fā)展方向。

針對上述問題，學(xué)術(shù)界提出了輕量化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模型壓縮等手段。此類方案雖在模型結(jié)構(gòu)設(shè)計、壓縮存儲、速率優(yōu)化上給出了方案，但其性能例如實(shí)時性、通用性、可移植性方面等尚無法滿足真正的邊緣部署需求。

此外，為實(shí)現(xiàn)人工智能的端化，已有人工智能攝像頭、人工智能硬件設(shè)備以及人工智能芯片被推出。但人工智能芯片需要對前端設(shè)備進(jìn)行整體更新替換，造成資源浪費(fèi)；同時攝像頭定制化嚴(yán)重，功能單一，可運(yùn)行的智能分析有限。而人工智能硬件設(shè)備體積大，成本高，且與公司開發(fā)套件高度相關(guān)，不適用與大量的前端設(shè)備升級改造及復(fù)雜多樣的業(yè)務(wù)需求。同時，人工智能芯片主要用于特定領(lǐng)域，如智能駕駛等，對其進(jìn)行相關(guān)應(yīng)用開發(fā)，基本不可行。

因此，需要一種新的數(shù)據(jù)處理方法、裝置、電子設(shè)備及計算機(jī)可讀介質(zhì)。

在所述背景技術(shù)部分公開的上述信息僅用于加強(qiáng)對本公開的背景的理解，因此它可以包括不構(gòu)成對本領(lǐng)域普通技術(shù)人員已知的現(xiàn)有技術(shù)的信息。

發(fā)明內(nèi)容

有鑒于此，本公開提供一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置、電子設(shè)備及計算機(jī)可讀介質(zhì)，能夠在不更新設(shè)備器材的基礎(chǔ)上實(shí)時完成多種數(shù)據(jù)處理任務(wù)，提高了場景適應(yīng)能力與運(yùn)算效率。

本公開的其他特性和優(yōu)點(diǎn)將通過下面的詳細(xì)描述變得顯然，或部分地通過本公開的實(shí)踐而習(xí)得。

根據(jù)本公開實(shí)施例的第一方面，提出一種數(shù)據(jù)處理方法，該方法應(yīng)用于售貨裝置，包括：實(shí)時采集與所述售貨裝置相關(guān)的數(shù)據(jù)作為待處理數(shù)據(jù)；將所述待處理數(shù)據(jù)輸入至少一個運(yùn)算模型，并基于所述至少一個運(yùn)算模型將其拆分為多個運(yùn)算任務(wù)；根據(jù)預(yù)定規(guī)則將所述多個運(yùn)算任務(wù)分發(fā)至多個運(yùn)算單元進(jìn)行運(yùn)算；對所述多個運(yùn)算任務(wù)的運(yùn)算結(jié)果進(jìn)行整合，以生成對所述待處理數(shù)據(jù)的處理結(jié)果；以及基于所述處理結(jié)果，對所述售貨裝置進(jìn)行進(jìn)一步操作。

在本公開的一種示例性實(shí)施例中，還包括：在根據(jù)預(yù)定規(guī)則對所述多個運(yùn)算任務(wù)分發(fā)失敗時，將所述運(yùn)算任務(wù)分發(fā)至備用運(yùn)算單元進(jìn)行運(yùn)算。

在本公開的一種示例性實(shí)施例中，還包括：獲取來自服務(wù)端的至少一個第一運(yùn)算模型；以及對所述至少一個第一運(yùn)算模型進(jìn)行格式轉(zhuǎn)換，以生成所述至少一個運(yùn)算模型。

在本公開的一種示例性實(shí)施例中，所述運(yùn)算模型包括：模型版本信息、操作符信息、模型圖信息。

在本公開的一種示例性實(shí)施例中，根據(jù)預(yù)定規(guī)則將所述多個運(yùn)算任務(wù)分發(fā)至多個運(yùn)算單元進(jìn)行運(yùn)算包括：獲取所述每一運(yùn)算單元的運(yùn)算能力和/或所述售貨裝置的距離信息；以及根據(jù)所述每一運(yùn)算單元的所述運(yùn)算能力和/或所述距離信息為其分發(fā)可運(yùn)算的至少一個運(yùn)算任務(wù)。